자동거래시스템

알고리즘 트레이딩의 서브셋인 ATS(Automated Trade System)는 컴퓨터 프로그램을 이용해 주문을 만들어 매매하고, 주문을 자동으로 시장 센터나 거래소에 제출한다.^[1] 컴퓨터 프로그램은 기술 분석, 고급 통계 및 수학적 계산 또는 다른 전자 출처의 입력에 기초한 거래 전략을 사용하여 사전 정의된 규칙 집합에 근거한 주문을 자동으로 생성한다.

전자통신망, 「다크풀」, 자동화된 거래소 등 자동화된 시장 센터에서 전자거래와 함께 자동화된 거래 시스템이 이용되는 경우가 많다.^[2] 자동화된 거래 시스템과 전자 거래 플랫폼은 인간에 상응하는 어떤 것보다 더 빠른 속도로 반복 작업을 실행할 수 있다. 인간의 판단에 의존하는 전통적인 위험 통제와 안전장치는 자동화된 거래에 적합하지 않으며 이는 2010년 플래시 크래시 같은 문제를 야기시켰다. 자동화된 거래 시스템을 다루기 위해 일부 전자 시장에 거래 억제 장치 또는 '회로 차단기'와 같은 새로운 통제가 시행되었다.^[3]

메커니즘

자동 매매 시스템은 예를 들어 옵션의 현재 시장 가격과 이론적인 매입 및 매도 가격을 기준으로 주문서를 제출해야 하는지를 결정한다. 이론적 매입 및 매도 가격은 무엇보다도 옵션의 기초가 되는 유가증권의 현행 시장가격에서 도출된다. 조회표는 기초 보안의 현재 시장가격의 일정 범위에 대한 이론적 매입 및 매도 가격을 저장한다. 따라서 기반 보안 가격이 변경됨에 따라 새로운 이론적 가격이 조회 표에 인덱싱될 수 있으므로 그렇지 않으면 자동화된 거래 결정을 지연시킬 수 있는 계산을 피할 수 있다.^[4] 분산 처리 온라인 자동 거래 시스템은 구조화된 메시지를 사용하여 시장 메이커(쿼터)와 잠재적 구매자 또는 판매자(요청자) 간의 협상에서 각 단계를 나타낸다.^[5]

자동화된 거래 시스템의 장점

• 감정 최소화

사전 설정된 규칙이 충족되면 주문이 자동으로 처리되기 때문에 감정적인 실수가 최소화된다. 그것은 또한 시장의 변동성이 심할 때 무역업자들이 규율을 유지할 수 있도록 돕는다.^[6]

• 역주행 능력

자동화된 거래나 기본 알고리즘을 실제로 사용하기 전에 거래자들은 이전 데이터를 사용하여 그들의 규칙을 평가할 수 있다. 그것은 트레이더들이 잠재적인 실수를 최소화하고 예상 수익을 결정할 수 있게 해준다.^[6]

• 일관성 달성

미리 정해진 규칙이 충족돼야 주문이 처리되고, 트레이더들이 계획적으로만 거래되기 때문에 트레이더들이 일관성 있게 거래할 수 있도록 돕는다.^[6]

• 향상된 주문 입력 속도

컴퓨터는 사전 설정된 규칙이 충족되는 즉시 주문을 처리하므로, 더 높은 주문 입력 속도를 달성하여 시장 상황이 매우 빠르게 변할 수 있는 현재 시장에서 매우 유익하다.^[6]

• 거래 다양화

자동화된 거래 시스템을 통해 사용자는 동시에 여러 계정을 거래할 수 있어 포트폴리오를 다양화할 수 있다. 포트폴리오를 다양화하면 다양한 금융상품에 대한 리스크를 분산시켜 이용자가 리스크를 최소화할 수 있다.^[6]

자동무역체계의 단점

• 기계적 고장

비록 기본 알고리즘이 실시간 시장에서 좋은 성능을 발휘할 수 있지만, 인터넷 연결 오작동은 장애를 초래할 수 있다.^[6]

• 모니터링

컴퓨터가 주문을 처리하고 있지만, 위에 나온 것처럼 기술 고장에 취약하기 때문에 여전히 모니터링이 필요하다.^[6]

• 과최적

후방 테스트에서 매우 우수한 성능을 발휘하는 알고리즘은 결국 실제 시장에서 매우 저조한 성능을 보일 수 있다. 역주행 실적이 좋으면 트레이더들로부터 지나치게 낙관적인 기대감으로 이어져 큰 실패를 초래할 수 있다.^[6]

전략들

• 다음 추세^[7]

"이동 평균, 채널 이탈, 가격 수준 이동, 관련 기술 지표의 추세를 따라 가장 보편적으로 구현되는 전략"^[7]

예를 들어, 다음과 같은 공식을 다음과 같은 전략에 사용할 수 있다.

"전체 확률 공간(Ω, F, P)을 고려하십시오. ${\displaystyle {Let}_{}}$ S r ${\$r}}은(는) 공식을 만족하는$$ $시간{\displaystyle }$ r ${\displaystyle r}$의 주가를 나타낸다.

${\displaystyle dS_{r}=S_{r}[\mu (\alpha _{r})dr+\sigma dB_{r}],}$ ${\displaystyle S_{t}=X,}$ ${\displaystyle t\leq r\leq T<\infty }$,

정권에서 나는}{\displaystyle \mu(나는)\equiv \mu_{나는}어디α r∈{1,2}{\displaystyle \alpha_{r}\in \{1,2\}}의 Markov-Chain, μ(나는)≡ μ은 기대 수익률 나는 1정도, 2, σ>0{\displaystyle i=1,2,\sigma>0}내내 지속된 휘발성 Br{\displaystyle B_{r}}가 표준 Brownian 모션, $t{\displaystyle }$ ${\displaystyle t}$ $및{\displaystyle }$ T$$ ${\displaystyle T}$은(는) 각각 초기 및 터미널 시간이다."^[8]

• 부피 가중평균가격^[7]

"물량 가중 평균 가격 전략은 대량 주문을 분할하고 동적으로 결정된 더 작은 주문 덩어리를 주식별 과거 물량 프로파일을 사용하여 시장에 출시한다."^[7]

볼륨 가중 평균 가격 위키백과 페이지에 따르면 VWAP는 다음 공식을 사용하여 계산된다.

": ${\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {V\mathrm{}}_{}}$ W ${\displaystyle {\mathrm{A}}_{}}$ P${\displaystyle {}_{}}$= ${\displaystyle \sum \frac{\underset{}{}}{}}$ j ${\displaystyle \frac{\underset{}{}{}_{}}{}}$ ${\displaystyle \frac{{}_{}}{}}$ ${\displaystyle \frac{{}_{}}{}}$ Q ${\displaystyle \frac{j_{}}{}}$ ${\displaystyle \frac{{}_{}}{\underset{}{}}}$ ${\displaystyle \frac{\underset{}{}{}_{}}{}}$ ${\displaystyle \frac{j_{}}{}}$ $displaystyle P_{\mathrm {VWAP} }={\frac {\sum _{j}{}{\$j}{}}{\fr}}}}$P_{j}\cdot Q_{j}}{\sum _{j}{Q_{j}}}\,}$

여기서:

${\displaystyle P_{}}$ ${\displaystyle {V\mathrm{}}_{}}$ W ${\displaystyle {\mathrm{A}}_{}}$ ${\displaystyle {\mathrm{P}}_{}}$ ${\$은(는) 볼륨 가중 평균 가격이다.

${\displaystyle P_{}}$ ${\displaystyle j_{}}$ ${\$는 $트레이드{\displaystyle }$ j ${\displaystyle j$ ;

${\displaystyle Q_{}}$ ${\displaystyle j_{}}$ ${\$은(는$)$ 트레이드 $j{\displaystyle }$ {\$displaystyle j}$;

${\displaystyle j}$ ${\displaystyle j}$은(는) 상호무역과 바스켓 교차거래를 제외하고 정의된 기간에 걸쳐 이루어지는 각 개별무역이다."

• 평균역전(금융)^[7]

이 전략은 자산의 가치/가격은 평균가격/가치로 되돌아간다는 생각에 기초한다.^[7]

"연속 평균 반복 시간 시리즈는 Ornstein-Uhlenbeck 확률적 미분 방정식으로 나타낼 수 있다.

${\displaystyle dx_{t}=\theta(\mu -x_{t}dt+\sigma dW_{t}})$

여기서 $\theta {\displaystyle }$ ${\displaystyle \theta}$은(는) 평균에 대한 회귀율, $[\displaystyle \mu }$은(^[9]는) 공정의 평균값, $\sigma {\displaystyle }$ ${\displaystyle \sigma}$은(는) 공정의 분산, $W{\displaystyle {}_{}}$ t ${\$은 "Wener Process"이다.

역사

자동화된 거래 시스템의 개념은 1949년 리처드 돈치안이 일련의 규칙을 사용하여 펀드를 사고 팔 때 처음 도입되었다. 그 후 1980년대에 존 헨리 같은 유명 무역업자들이 이런 전략을 쓰기 시작하면서 룰 기반 거래의 개념이 더욱 대중화되었다. 1990년대 중반 일부 모델은 구매가 가능했다. 또한 기술 향상은 소매 투자자들의 접근성을 증가시켰다.^[10] 알고리즘 기반의 소프트웨어인 초기 형태의 자동무역시스템은 금융관리자와 중개업자들이 사용해 왔다. 이러한 종류의 소프트웨어는 고객의 포트폴리오를 자동으로 관리하는 데 사용되었다. 그러나, 아무런 감독 없이 자유 시장을 위한 첫 서비스는 2008년에 처음 시작되었는데, 그것은 Jon Stein에 의한 Betterment이다. 이후 이 시스템은 IT 산업의 발달과 함께 개선되고 있다. 현재, 자동화된 무역 시스템은 전 세계의 거대한 자산을 관리하고 있다.^[11] 2014년 미국 거래소(뉴욕증권거래소, 나스닥 포함)에서 거래된 주식의 75% 이상이 자동화된 거래 시스템 주문에서 비롯됐다.^[12][13]

적용들

• 작동 방식

자동화된 거래 시스템은 주문 입력 시기, 퇴장 시기, 각 거래 상품에 투자할 금액 등을 결정하는 미리 정의된 규칙을 기반으로 할 수 있다. 시장 상단과 하단을 따지도록 설계한 것도 있지만, 추세를 따르는 것도 있고, 시장에서 눈에 덜 띄도록 주문을 랜덤화하는 등 복잡한 전략을 수반하는 것도 있다. ATS는 무역업자가 주문을 훨씬 더 빨리 실행하고 보호 예방책을 자동으로 생성하여 포트폴리오를 쉽게 관리할 수 있도록 한다.^[14]

• 백테스팅

거래 시스템의 역테스트에는 기본 알고리즘이 예상 결과를 산출할 수 있는지를 판단하기 위해 과거 시장 데이터를 사용하여 프로그램을 실행하는 프로그래머가 포함된다. 역테스트 소프트웨어는 거래 시스템 설계자가 과거 시장 데이터를 사용하고 과거 데이터로 얻은 결과를 최적화함으로써 거래 시스템을 개발하고 테스트할 수 있게 한다. 비록 자동화된 거래 시스템의 역테스팅이 미래의 결과를 정확하게 판단할 수는 없지만, 자동화된 거래 시스템은 과거 가격을 사용하여 과거 시장 환경에서 그 시스템이 활동했다면 이론적으로 어떻게 수행되었는지를 확인함으로써 역테스트를 받을 수 있다.^[15][16]

• 전진 테스트

알고리즘의 전방 시험은 실시간 시장 데이터를 사용한 모의 거래를 사용하여 현재 시장에서 거래 전략의 효과를 확인하는 데 도움을 줄 수 있다. 컴퓨터 코드에 내재된 문제를 밝히는 데 사용될 수 있다.

• 라이브 테스트

실시간 테스트는 개발 주기의 마지막 단계다. 이 단계에서는 라이브 퍼포먼스를 백테스트 결과와 비교하고 앞으로 걸어간다. 비교한 지표에는 수익률, 수익률, 최대 인출율 및 거래당 평균 이득이 포함된다. 자동화된 거래 시스템의 목표는 높은 효율 등급으로 역주행한 실적을 충족시키거나 초과 달성하는 것이다.^[17]

시장 혼란 및 조작

자동화된 거래, 즉 고주파수 거래는 시장 취약성의 원인이 되는 규제 우려를 야기한다.^[18] 미국 규제 당국 releases[19][20]위험성 통제의 재무 및 규제 통제 컴퓨터 오작동이 발생하거나 인간 실수, 다양한 규제 요건의 물 위의 결과로 잘못된 명령의 입국을 막기 위해 이와 같은 혼란의 정도를 제한하는데 사용될 수 있는 여러가지 유형을 논의하고, 발표하고 있다. exceeding 신용 한도 또는 자본 한도.

고주파수거래(HFT) 전략의 사용은 지난 몇 년 동안 상당히 증가했으며 미국 시장에서의 활동의 상당 부분을 주도하고 있다. 비록 많은 HFT 전략이 합법적이지만, 일부는 교묘한 거래에 사용되지 않고 사용될 수도 있다. 전략이 시장에 의도적인 혼란을 일으키거나 그것을 조작하려고 한다면 불법적이거나 심지어 불법이 될 것이다. 그러한 전략에는 "모멘텀 점화 전략"이 포함된다. 시장 참여자가 비보나 피이드 주문을 시장의 한 쪽에 배치하는 스푸핑 및 레이어링(일반적으로, 항상은 아니지만, 입찰보다 위나 아래에 있는 것은 아님)은 다른 시장 참가자가 비보나 피이드 주문에 반응하도록 미끼로 한 다음 오트에서 다른 주문과 거래하는 시도다.그녀의 시장 쪽 그들은 또한 약탈적/유혹적 전략이라고도 불린다. 이러한 관행이 미칠 수 있는 잠재적 영향의 규모를 고려할 때, 남용 알고리즘에 대한 감시는 규제당국의 높은 우선순위로 남아 있다. 금융산업규제청(FINRA)은 HFT 전략과 기타 거래 알고리즘을 사용하는 기업들에게 이러한 전략이 남용되는 거래로 이어지지 않도록 하기 위해 이러한 전략을 시험할 때 주의를 기울여야 할 의무를 상기시켰다.

FINRA는 또한 미국 이외의 지역에서 활동을 시작하는 후원 참가자를 통해 문제가 있는 HFT와 알고리즘 활동의 진입에 초점을 맞추고 있다. 이런 점에서, FINRA 그들의 감시와 삼성 전자의 시장 접근 규칙과 고시에 멤버 04-66,[21]뿐만 아니라 잠재적인 이슈 고객 계정, 자금 세탁 방지, 이윤 수준 규제 통보서 10-18에[22]과 삼성 전자의 사무소 월간 콤프의 강조 표시된 같은 계정을 다루는 것에 대해 관련된 통제 의무와 기업들을 상기시킨다.liance 2011년 9월 29일자 검사 및 시험의 국가 시험 위험 경고.^[23]

FINRA는 기본 주식 유가증권의 가격에 대한 교차 시장 및 교차 상품 조작을 확인하기 위해 감시를 실시한다. 이러한 조작은 일반적으로 기존의 옵션 포지션을 유리한 가격으로 마감하거나 유리한 가격으로 새로운 옵션 포지션을 설정하는 남용적인 거래 알고리즘이나 전략을 통해 이루어진다.

최근 몇 년 동안, 상당한 시장 혼란을 야기시킨 많은 알고리즘 거래 오작동이 있었다. 이러한 것들은 자동화된 시스템을 개발, 구현, 효과적으로 감독할 수 있는 기업의 능력에 대한 우려를 자아낸다. FINRA는 알고리즘 트레이딩 및 기타 자동화된 거래 전략과 관련된 기업의 시험과 통제가 미국 증권거래위원회와 기업의 감독 의무에 비추어 적절한지 평가할 것이라고 밝혔다. 이 평가는 시험과 표적 조사의 형태를 취할 수 있다. 기업은 알고리즘과 거래 시스템에 대해 독립적이고 독립적이며 강력한 사전 구현 테스트를 수행하는지를 다루어야 할 것이다. 또한, 기업의 법률, 컴플라이언스, 운영 담당자가 법적 요건 준수를 위한 알고리즘 및 거래 시스템의 설계와 개발을 검토하고 있는지 여부를 조사할 것이다. FINRA는 기업이 알고리즘과 트레이딩 시스템을 생산 시스템에 배치한 후 수정 후 세탁 판매, 표시, 레이어링, 모멘텀 점화 전략 등 잠재적 트레이딩 악용을 탐지하는 데 사용되는 절차와 제어 등 적극적으로 모니터링하고 검토하는지 여부를 검토한다. 마지막으로, 기업들은 치명적인 시스템 오작동에 대응하기 위한 절차뿐만 아니라 기업 전체의 분리 또는 "킬" 스위치에 대한 접근방식을 설명할 필요가 있을 것이다.^{[citation needed]}

주목할 만한 예

최근의 상당한 시장 붕괴의 예는 다음과 같다.

• 2010년 5월 6일 다우존스산업평균지수는 약 1000포인트(약 9%) 하락해 몇 분 만에 그 손실을 만회했다. 평균자책점 역사상 두 번째로 큰 점수 스윙(1010.14점), 하루 포인트 하락(998.5점)이었다. 이러한 시장 붕괴는 플래시 크래시(Flash Crash)로 알려지게 되었고, 미국 규제 당국은 자동화된 거래를 통해 달성된 시장 접근을 통제하기 위해 새로운 규제를 발행하게 되었다.^[24]
• 2012년 8월 1일 오전 9시 30분부터 오전 10시 사이에 나이트 캐피털 그룹은 2011년 순이익의 4배를 잃었다.^[25] 기사단의 CEO인 토마스 조이스는 시장 붕괴 다음 날, 거의 150개의 다른 주식의 교환에 잘못된 주문을 제출한 나이트의 거래 알고리즘 중 하나에 버그를 고치기 위해 회사가 "모든 손을 다잡았다"고 말했다. 시장데이터서비스 나넥스 최고경영자(CEO) 에릭 훈사더에 따르면 거래량이 워낙 많은 이슈에서 급증해 이날 미국의 보안이 가장 많이 거래되는 SPDR S&P 500 ETF(SYMBOL: SpY)가 52번째로 거래량이 많은 주식으로 기록됐다. 나이트 주식은 거래 실수의 결과로 62% 하락했고 나이트 캐피탈은 거의 붕괴될 뻔했다. 나이트는 결국 시카고에 본사를 둔 고속 무역 회사인 겟코와 합병하기로 합의했다.^[26][27]

참고 항목

• 고주파수거래
• 알고리즘 트레이딩
• 데이 트레이딩 소프트웨어
• 기술 분석 소프트웨어
• 체계적 거래
• § 정량적 투자의 개요

참조